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用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络
被引量:
2
1
作者
钟振鑫
董玉玺
+3 位作者
张作刚
黄晓波
马志学
王曹
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期108-114,共7页
深度网络是预测变压器温度以进行火灾预防的常用方法,但标准训练数据的不足将限制预测模型的有效性。文中提出了一种用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络。首先分析了铁心损耗原理,建立了损耗计算模型。然后探讨了变压器...
深度网络是预测变压器温度以进行火灾预防的常用方法,但标准训练数据的不足将限制预测模型的有效性。文中提出了一种用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络。首先分析了铁心损耗原理,建立了损耗计算模型。然后探讨了变压器内部的热传递机理,并建立了热传递机制模型。将损耗计算模型和热传递机制模型相结合构建出物理场模型。通过对不同参数下变压器温度变化过程进行模拟,收集得到的数据可以用于增强深度网络的训练数据。最后,使用增强后的数据训练深度网络CAT-LSTM以进行温度预测。实验结果表明,该深度网络具有较高的预测精度。
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关键词
变压器温度
深度学习
物理场模型
数据增强
cat-lstm
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职称材料
题名
用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络
被引量:
2
1
作者
钟振鑫
董玉玺
张作刚
黄晓波
马志学
王曹
机构
广东电网有限责任公司惠州供电局
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期108-114,共7页
基金
南方电网科技项目(031300KK52220007)。
文摘
深度网络是预测变压器温度以进行火灾预防的常用方法,但标准训练数据的不足将限制预测模型的有效性。文中提出了一种用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络。首先分析了铁心损耗原理,建立了损耗计算模型。然后探讨了变压器内部的热传递机理,并建立了热传递机制模型。将损耗计算模型和热传递机制模型相结合构建出物理场模型。通过对不同参数下变压器温度变化过程进行模拟,收集得到的数据可以用于增强深度网络的训练数据。最后,使用增强后的数据训练深度网络CAT-LSTM以进行温度预测。实验结果表明,该深度网络具有较高的预测精度。
关键词
变压器温度
深度学习
物理场模型
数据增强
cat-lstm
Keywords
temperature of transformer
deep learning
physical field model
data enhancement
cat-lstm
分类号
TM40 [电气工程—电器]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络
钟振鑫
董玉玺
张作刚
黄晓波
马志学
王曹
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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